均線分析應用于農產品市場價格波動變化的研究

林 中，戴明華，李 亮，高國賦

（湖南省農業信息與工程研究所，湖南 長沙 410125）

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均線分析應用于農產品市場價格波動變化的研究

林 中，戴明華，李 亮，高國賦

（湖南省農業信息與工程研究所，湖南 長沙 410125）

摘 要：闡釋了均線的定義和均線分析的作用及特點，論證了均線分析應用于農產品市場價格波動變化的可行性，通過均線圖表+均線說明的方式進行了實例驗證；針對當前研究中面臨的技術局限性問題，從均線類型、市場類型及市場品種的組合應用，周期參數的設置，輔助指標和工具的篩選優化，加權移動平均線的應用及均線的疊加應用5個方面提出了相應的創新思路和方法。

關鍵詞：均線分析；農產品市場；價格；波動；應用；創新

均線分析是現今應用較為普遍的分析方法之一，以圖表為主要手段進行市場行為研究，主要用來預測未來市場價格的變化趨勢、供求關系的變化規律等。通過技術分析可以測算出買賣雙方相對強弱程度、預測價格變動趨勢，以便提前采取措施，有效控制風險。

1　均線的定義及特點

均線即移動平均線，是將某一段時間的收盤價之和除以該周期，通過將某一段時間研究的指數或價格的平均值標示在坐標圖上所連成的曲線。根據時間周期分為短、中、長期均線。

短期移動平均線起伏較大，震蕩行情時該線走勢極不規則；中期移動平均線波動幅度較短期移動平均線平滑，且較長期移動平均線敏感度高；長期移動平均線波動幅度較小，但敏感度不高，不能反映較細微的波動。

2　均線分析的特點及基本作用

2.1追蹤和研判趨勢

移動平均線能夠顯示股價走勢高低，具有趨勢預測的性質。均線的參數不同，則顯示不同周期的趨勢運行情況，其運行方向可以清晰地指出相應周期的趨勢運行狀態。

2.2助漲、助跌性

短期平均線向上移動速度較快，中長期平均線向上移動速度較慢，短期價格均線在中長期均線的上方時，中長期均線可以看作是短期均線的支撐線，短期價格回跌至中長期平均線附近，自然會產生支撐力量，這是平均線的助漲性；反之為助跌性。

2.3穩定性

周期越長的移動平均線，越能表現穩定的特性，即移動平均線不會輕易向上或向下，必須市場趨勢真正明朗后，才會確定延伸的方向。

2.4滯后性

均線有穩定的一面，也有滯后的一面。越短期的移動平均線（即參數較小），敏感性越強、穩定性越差；越長期的移動平均線滯后性越明顯，穩定性越強。

由此可見，均線是反映價格運行趨勢的重要指標，其運行趨勢一旦形成，將在一段時間內繼續保持，趨勢運行所形成的高點或低點又分別具有阻擋或支撐作用。因此，均線指標所在點位往往是重要的支撐或阻力位。這就為研判市場變化趨勢，并作出相應反映提供了有利時機，這也是均線系統的價值體現之一[1]。

3　均線分析應用于農產品價格波動的可行性

目前，均線分析普遍應用于股票、期貨市場這類價量流動型市場。而均線+K線+輔助指標+多種判市理論的組合已經成為市場分析和決策的利器。農產品市場同樣屬于價量流動型市場，農產品市場與股票、期貨市場都具有共同的市場規律，即：（1）價格變化反映供求關系，供求關系決定價格變化；（2）市場大、參與者多，市場行為包容消化一切影響價格的任何因素，技術分析和市場行為學與人類心理學存在緊密的關系；（3）價格通常都是沿已經形成的趨勢繼續演變，價格形態都可以通過特定的圖表表示。因此，應用均線分析技術監測和分析農產品價格波動變化在理論上具有可行性，在技術上具有可操作性。

4　均線分析在農產品市場價格波動研究中的應用現狀

目前，將均線分析運用于農產品價格波動監測，具有代表性的有浙江工商大學統計與數學學院和中國?壽光農產品物流園共同研發的中國壽光蔬菜指數、中國農科院農業信息研究所（簡稱中信所）的中國農產品市場監測預警系統、深圳市中農數據有限公司（簡稱中農數據）和前海農交所聯合編制發布的農產品批發價格指數。這3種分析各有側重，各具特點。

中國壽光蔬菜指數是選擇有代表性的蔬菜，采集其成交價格、成交量、成交金額等數據編制的反映壽光蔬菜交易價格變化趨勢的指數，在圖表中即一條簡單直觀的日均線；由于沒有設置任何指標和參數，從技術分析的角度看，單靠一條簡單的價格或指數連線對市場走勢分析和評測的指導意義不大。中國農產品市場監測預警系統盡管在價格的圖表表現形式上也是采取了簡單的價格連線，但由于開發了系統分析預測模型，因此該系統顯現出強大的分析和預測功能，均線只是起到一種輔助分析作用。農產品批發價格指數從市場分析的實戰角度出發，將均線的周期設置、形態體現和分析功能進行了有效結合[2-4]。

5　均線分析在農產品市場價格波動研究中的應用實證

研究截取農產品批發價格指數中的蔬菜批發價格指數進行實證分析。如圖1所示，圖中線條即價格指數日均線，通過基期設定、標的蔬菜價格的指數轉換后，將相鄰的指數點位連接成線，不同周期的均線設定方式相似。日均線是目前在農產品市場價格波動分析中應用最為廣泛的圖形表達方式，它能直觀地體現和描述市場價格的波動狀況，如果用于市場分析和預測評判，其參考作用有限。

圖1　前海?中國蔬菜批發價格指數日線圖

在日均線的基礎上加入五日均線后，這對短期（日均線）+短中期（五日線）的均線組合開始初步體現均線分析的作用。從圖2中可以明顯看到1月下旬～2月中旬的上揚行情以及2月中旬～3月底的下跌行情；其中，日均線和五日線相互作用，即五日線對日均線的壓制和支撐，日均線對五日線的纏繞盤整和穿越（上穿/下穿）；同時，兩線之間的聯動非常緊密，有助于對市場中短期波動變化的分析和研判，體現了均線的助漲和助跌作用。

圖2　前海?中國蔬菜批發價格指數兩線組合圖

由圖3可知，將三十日均線也加入后，在前期的緩慢盤跌過程中，日均線和五日線在三十日線處得到支撐，三條均線逐漸粘合，日均線和五日線相繼上穿三十日線，市場選擇向上的方向，指數從啟動點113點到該波上揚行情140點開始高位盤整，形成頂部區域，日均線拐頭下穿五日線，數日后五日線也開始掉頭向下，形成一波下跌行情。

短期（日均線）+短中期（五日線）+中長期（三十日線）的均線組合基本體現了均線分析技術的作用和特點，能夠較全面地表述市場波動狀況，分析市場異動，研判市場走向和周期長短。信息員在熟練掌握均線分析技術后，再結合其自身的市場跟蹤經驗，可以較輕松地承擔市場分析師的角色[5]。

圖3　前海?中國蔬菜批發價格指數三線組合圖

6　均線分析在農產品市場價格波動研究中的技術局限性

農產品市場在價量體現方面與股票、期貨市場盡管具有很多共性，但其也存在差異：不同于股票、期貨市場，農產品市場沒有統一的開市和閉市時間，價格的采集和報送由市場信息員來完成，一般只統計進場量，反映的只是本市場的價格和成交量，從而導致目前只有最高價、最低價、平均價和進場量這4個數據來反映本市場價格波動變化，而不能以當前通行規范的最高價、最低價、開盤價、收盤價和成交量這5大基本數據（也稱全息信息要素）來反映市場價格波動狀況。

這種差異性帶來的主要問題是由于農產品現貨市場采用的是非通行規范的價量采集方式，所采集得到的價格和成交量數據，無法與在股票期貨市場中廣泛運用的技術理論和分析方法進行有效結合，從而難以運用均線+K線的基本組合來體現價量波動，導致一些常規的技術分析方法和理論如波浪理論、形態分析、通道技術等無法充分運用，還有一些通行常用的技術分析指標需要進一步的篩選優化后，才能進行配套組合分析。

7　均線分析的進一步創新研究

7.1均線類型、市場類型及市場品種的組合應用

均線分析適用的市場類型和市場品種極為廣泛，可以根據市場應用的需求和科研項目的設計進行多種或多重創新均線組合，例如品種指數+不同品系+代表性品種的均線組合、同一品種（系）在不同市場類型的均線組合、不同市場品種的交叉組合等多種多重組合。

7.2周期參數的設置

均線的周期設置一般分為短、中、長3種，在具體的周期設置方面有多種方式，可以按照5、10、20、30、60、120、240日的常規設置周期，也可按斐波那契數列中的3、13、21、34、55、89、144、233進行神奇數字周期設置，比如中農數據就是以五日、十日和三十日作為其短期、中期和長期均線的周期參數設置。具體設置時，要根據市場走勢軌跡設置不同的周期來對比分析均線對當期價格產生的不同變化，以最為貼近市場波動狀況的周期參數為設置原則。

7.3輔助指標和工具的篩選優化

由于目前農產品市場采集報送的只有最高價、最低價、平均價和進場量這4個市場數據，因此只能在這些數據的基礎上篩選和優化股票、期貨市場上通行通用的輔助指標，在眾多的輔助指標中可以從計算方法和計算公式所采用的數據類型著手，找到適用于農產品市場數據類型的輔助指標，再進行優化篩選。

價格的漲跌幅度和持續周期可以通過已開發的測算工具如百分比線、黃金分割線、波浪尺來篩選優化；根據價格運行的軌跡可以通過劃線工具來劃分上升/下降通道以及支撐線和壓力線等來篩選優化。

7.4加權移動平均線的應用

計算平均值時增加權重系數構成加權平均，權重的增長體現了對應數據的重要性以及對均線的影響程度。之所以加權，是因為在移動平均線的過程中，更注重于對未來價格波動影響最大的收盤價，所以賦予其較大的權值。同時，加權處理后價格曲線將更加平滑，從而可更好地識別趨勢。加權方式有以下4種。

7.4.1指定日期加權移動平均線 計算公式為：MA （N）=（C1+C2+……+Ci×2+Cn）/（n+1）。由于在具體價格分析中用于計算平均數的價格數據對于平均值的影響不一定相同，因此加權平均相比算術平均更加靈活，易于設置價格指數對于平均值的影響權重；指定日期加權的依據是日期數據在所有數據中對于未來的影響是最大的，因此加大了該日數據權重。農產品價格中，若價格因素在周期內受某一區間影響最大，可以增加周期內該區間段的價格權重。以長江流域為例，蔬菜生產有較明顯的季節性。1月份氣溫接近0℃，一部分耐寒蔬菜雖可露地越冬生長，但植株生長緩慢，產量顯著降低，而形成1～2月的冬淡；7～8月的月平均氣溫在28℃左右，不僅喜溫蔬菜不適宜生長，就是耐熱的瓜、豆類也往往生長不良，又形成8～9月的夏淡，其他各月適宜于蔬菜生長，而形成旺季，進入旺季后后的近期蔬菜價格對平均價更有參考意義。

7.4.2線性加權移動平均線 計算公式為MA= （C1×1+C2×2+……+Cn×n）/（1+2+…+n）。線性加權體現的是周期內數據權重的線性增加，農產品價格的趨勢受季節、供應量等影響，最近的價格較前面的價格對趨勢的影響更大，線性加權的權重呈線性增加，可以用線性加權來表示一組數據中各數據對平均值的影響隨時間的遞增。

7.4.3梯型加權移動平均線 計算方法（以5日為例）：[（第1日收盤價+第2日收盤價）×1+（第2日收盤價+第3日收盤價）×2+（第3日收盤價+第4日收盤價）×3+（第4日收盤價+第5日收盤價）×4]/ （2×1+2×2+2×3+2×4）即為第五日的階梯加權移動平均線。梯形加權結合價格指數，相當于先兩兩計算算術平均，再在此基礎上計算線性加權。先算術平均的數值相比之前趨勢更加平滑，平均后的數值整體的權重線性增加。

7.4.4平方系數加權移動平均線 平方系數加權是一個周期內價格分別與平方系數的乘積之和除以該周期總權重。特點是平方系數增長很快，表示相應的各價格指數權重增加很快，農產品價格在季節交替之時，隨著新的農產品上市，價格每日變化很大，所以該產品大量上市時，后面數據影響大于前面，采用這種加權平均更符合市場行情。

上述4種加權方式如果加以綜合運用，可以在價格影響因素與價格變化趨勢的速度之間，進一步研究找出它們之間的對應關系，如線性、冪函數等，通過已有數據可以研究各種價格影響因素與價格變化規律的關系，如氣溫影響農產品產量，可以找出該影響對價格的影響呈線性還是冪函數等，通過加權平均完善平均線的方法，可以綜合考慮影響價格的各種因素，評估影響因素對價格的作用，將影響因素轉化成計算平均值的權重系數，從而得到更加合理的均線，在價格預測中可以在此基礎上結合均線理論進行更深入的分析研究。

7.5均線的疊加應用

由于農產品市場同樣具有其內在的周期性規律和運行軌跡，通過將當前均線走勢與歷史走勢進行疊加對比，可以提前發現市場異動而加以監測；在波動開始加劇時可以通過形態的對比預判測算振幅的大小、持續周期的長短，同時可以通過對市場后續的實際走勢來驗證當時的判斷，從而進一步提高市場分析的準確性[6]。

8　結語

開展均線分析的創新研究，將進一步豐富農產品市場價格監測分析預警的方法和技術手段。筆者研究認為，通過對均線類型、市場類型及市場品種的組合應用，確定均線周期參數，篩選優化輔助指標及工具，輔之以特定狀況下的加權移動均線，配合均線疊加功能，進行基于均線分析技術的系統開發，將有助于提高農業信息工作者對農產品市場運行軌跡的預判和綜判能力，加強對行情波動的整體分析技術水平。這對提高農業信息工作質量，撰寫更為專業性的市場評論，起到積極的促進作用。

參考文獻：

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[2] 賈亞童.股指期貨引入對現貨市場影響的研究[D].濟南：山東大學，2010.

[3] 楊晨輝，劉新梅，魏振祥.我國農產品期貨與現貨市場之間的信息傳遞效應[J].系統工程，2011，（4）：10-15.

[4] 崔利國.基于混沌神經網絡模型的我國蔬菜價格短期預測研究[D].北京：中國農業科學院，2013.

[5] 唐江橋.畜產品價格定量預測方法評析[J].重慶工商大學學報（社會科學版），2011，（1）：48-53.

[6] 林 中，周 超，戴明華.K線組合分析技術在蔬菜價格波動分析技術預警中的應用實現[J].湖南農業科學，2014，（21）：66-69.

（責任編輯：成 平）

Application of Moving Average Analysis to Fluctuation of Market Price of Agricultural Products

LIN Zhong，DAI Minghua，LI Liang，GAO Guo-fu
（Hunan Agricultural Information and Engineering Research Institute, Changsha 410125, PRC）

Abstract：This study explains the definition of the moving average and the function and characteristics of the moving average analysis, demonstrates the feasibility of applying the moving average analysis to the fluctuation of market price of agricultural products, and illustrates the method by its moving average chart and introduction with a given example.Against the technical limitations in the current research, the study puts forward corresponding innovative ideas and methods on 5 aspects such as the moving average type and market type and combination of market variety, cycle parameter setting, screening and optimizing of auxiliary index and tool, the application of weighted moving averages and compound application of moving average.

Key words：moving average analysis; agricultural product market; price; fluctuation; application; innovation

通訊作者：李 亮

作者簡介：林 中（1968-），男，湖南長沙市人，助理研究員，主要從事農產品市場信息分析研究。

基金項目：農業部農業信息服務技術重點實驗室項目資助（2014-AIST-02）；長沙市科技局民生科技支撐資金專項（k1501015-21）

收稿日期：2015-10-08

DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2015.12.035

中圖分類號：F832.51

文獻標識碼：A

文章編號：1006-060X（2015）12-0120-04